K-means聚类算法

资 源 简 介

K-means聚类算法

详 情 说 明

K-means聚类算法是一种经典的无监督学习技术，能自动将数据点划分为K个类别。其核心思想是通过迭代计算，找到数据的最佳分组方式。

算法工作原理主要分为四个步骤：首先随机选择K个点作为初始中心点，接着计算所有数据点到这些中心点的距离，根据距离最近原则将各点分配到对应的簇中。然后重新计算每个簇的中心点位置，最后不断重复分配和更新过程，直到中心点不再显著移动或达到预设的迭代次数。

在选址问题中，K-means展现出了独特优势。通过分析客户位置坐标，算法可以自动找出最佳的服务网点位置。例如连锁店选址时，将客户地址转化为地理坐标后，K-means能找出使总体距离最小的几个中心点，这些点就是理想的店铺位置。MATLAB的可视化功能可以直观展示聚类结果，不同颜色区分各个簇，中心点则用特殊标记标出，帮助决策者理解数据分布模式。

值得注意的是，K-means对初始中心点选择较为敏感，可能陷入局部最优解。常见的改进方法包括多次随机初始化选择最佳结果，或者采用K-means++算法来优化初始点选择。算法中的K值确定也至关重要，通常需要结合肘部法则或轮廓系数等评估方法来确定最佳聚类数量。